OneSoil data_cover

Как мы собираем данные

Точное земледелие возможно благодаря большим данным. Чем больше информации — тем точнее аналитика и прогнозы. В своей работе мы используем данные со спутников, датчиков, сельскохозяйственной техники, дронов, а также результаты лабораторных анализов.

Спутники

Спутники ведут фотосъемку Земли уже более 50 лет. Наши основные источники информации — снимки Геологической службы США и Европейского космического агентства, снятые в видимом и инфракрасном диапазонах. Эти данные бесплатны и находятся в открытом доступе, однако снимки хранятся в большом размере и специфическом формате.

Для того, чтобы проанализировать их, нужны специальные инструменты. Команда OneSoil разработала собственные алгоритмы по поиску, скачиванию, обработке и хранению спутниковых снимков в удобном формате на наших серверах. Благодаря этому фермеры получают информацию о состоянии поля в простом и понятном виде через наши приложения.
OneSoil_field from satellite
Отображение вегетационного индекса для участка поля на спутниковом снимке
Два главных ограничения спутниковых снимков, которые находятся в открытом доступе — низкая детализация изображения и зависимость от облачной погоды. Для решения первой проблемы мы используем современные методы машинного обучения. Для решений второй — анализируем снимки за длительный период времени, а также используем данные радарной съемки спутника Sentinel-1, качество которой не зависит от облачной погоды.

Информацию со спутников можно использовать в точном земледелии самым разным образом. Мы анализируем снимки за несколько лет для для того, чтобы находить поля по всему миру, размечать границы, а также определять сельскохозяйственные культуры и стадии их развития. Также спутниковая съемка позволяет наблюдать за состоянием поля в реальном времени — по этому принципу работает наше бесплатное приложение OneSoil Scouting.

Датчики

В точном земледелии используется множество датчиков, например, метеостанции, которые могут измерять целый ряд характеристик: влажность и температуру воздуха, направление и силу ветра, количество осадков, плотность и кислотность почвы. Иногда мы запрашиваем данные у хозяйств, иногда измеряем эти показатели сами. Наш датчик OneSoil измеряет влажность почвы и воздуха, их температуру, а также определяет уровень освещенности для участка поля.
OneSoil Sensor in a field
Метеодатчик OneSoil в поле
Такие данные помогают более точно планировать сельскохозяйственные работы. Например, они позволяют оптимизировать частоту и график полива, а также определять наилучшее время для внесения удобрений. Сейчас мы работаем над веб-приложением, которое будет предоставлять фермерам глубокую аналитику о состоянии поля.

Большое количество данных позволит нам точнее определять локальный прогноз погоды, болезни растений, появление паразитов и определять другие показатели состояния поля.

Сельскохозяйственная техника

Тракторы, комбайны и сеялки, оснащенные бортовыми компьютерами, позволяют собирать разнообразную информацию о состоянии поля. Самыми ценными для нас являются данные по урожайности культур, в частности, пшеницы, тритикале, ячменя, кукурузы, гороха и сои.
Мы собрали один из самых больших data set по урожайности в СНГ: в 2015 году мы изучили 600 гектаров, в 2016 — 8 тысяч гектаров, а в 2017 — 11 тысяч гектаров.
Информация с бортовых компьютеров позволяет анализировать маршрут техники, ошибки в ее работе, данные по оборотам двигателей, количеству затраченного топлива, семян и удобрений. Например, мы можем проанализировать GPS-трек сеялки, которая вносила удобрения, и сопоставить данные о норме подкормки на участке поля с показателями его урожайности. Также данные, поступающие с сельскохозяйственной техники, позволяют понять, сколько раз в год проводились те или иные работы и проводились ли вообще.
Harvesting_instagram OneSoil
Фото Славы Мазая из Инстаграма @onesoil.ai
Последние два года мы работаем над модемом, который позволит обмениваться данными между бортовыми компьютерами и нашей системой в режиме онлайн. Это позволит фермерам упростить еще один процесс: данные с техники будут поступать к ним дистанционно. Контролировать работу механизаторов и анализировать ход выполнения полевых работ можно будет не выходя из офиса.

В нашей бесплатной платформе OneSoil вы можете автоматически рассчитать нормы для дифференцированного внесения азотных удобрений и создать файл с заданием для бортового компьютера.

Дроны и аэрофотосъемка

Съемка с дрона позволяет уточнить информацию, полученную при помощи спутника. Дрон держится в воздухе 15−30 минут и делает снимки в высоком разрешении, которые затем нужно соединить в один ортофотоплан (фотографический план местности на точной геодезической основе — OneSoil). При работе с ним можно искать сорняки и паразитов, определять высоту всходов, оценивать здоровье растений и наблюдать за другими процессами на поле.

В начале нашей работы мы использовали снимки с дрона для определения рельефа и границ полей, для анализа перезимовки растений и их состояния на протяжении сезона, а также для того, чтобы проверять свои гипотезы о протекании различных процессов на поле. Главный недостаток съемки с дрона — ее локальность. Такую работу невозможно масштабировать на весь мир, поэтому сейчас мы практически не используем этот метод.
Team_instagram OneSoil
Команда OneSoil. Фото из инстаграма @onesoil.ai

Лабораторный анализ

Агрохимический анализ почвы — это один из традиционных методов расчета необходимой для поля нормы удобрений. Он позволяет описать химический состав исследуемой территории по ряду показателей, ключевые из которых — содержание гумуса, фосфора и калия, а также кислотность почвы.

Мы обследовали поля Беларуси этим методом для того, чтобы определить, насколько он пригоден для дифференцированного внесения удобрений. Наши эксперименты показали, что этот метод неэффективен, так как не позволяет точно оценить вариативность содержания питательных элементов на разных участках поля.

Наша гипотеза заключается в том, что рассчитывать норму удобрений необходимо на основании показателей урожайности. Если на участке высокая урожайность, то вынос питательных веществ растениями высокий и удобрений нужно выделять больше. Если урожайность низкая — то вынос небольшой, и норму удобрений нужно уменьшить.

Полевые исследования подтвердили это предположение. Мы будем использовать этот метод при разработке приложений для дифференцированного внесения фосфорных и калийных удобрений.
Нравится этот пост?
Статьи по теме
Оставьте комментарий
Made on
Tilda